Minimum local - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par «  ==Sources== »

2024-01-28T15:38:36Z

Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »

← Version précédente		Version du 28 janvier 2024 à 11:38
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	~~<small>~~
			==Sources==

	[http://standoutpublishing.com/g/local-minimum.html Source : Standoutpublishing ]		[http://standoutpublishing.com/g/local-minimum.html Source : Standoutpublishing ]

Pitpitt : Remplacement de texte — «  masculin  » par «  »

2021-02-02T01:09:30Z

Remplacement de texte — « <small> masculin </small> » par «  »

← Version précédente		Version du 1 février 2021 à 21:09
Ligne 5 :		Ligne 5 :

	== Français ==		== Français ==
	'''Minimum local ''' ~~<small> masculin </small>~~		'''Minimum local '''

	'''Minima locaux ''' ~~<small> masculin </small>~~		'''Minima locaux '''

	== Anglais ==		== Anglais ==

Imeziani le 25 janvier 2021 à 14:52

2021-01-25T14:52:09Z

← Version précédente		Version du 25 janvier 2021 à 10:52
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	~~En ce qui concerne les réseaux~~ de ~~neurones~~, ~~c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois où les ajustements~~ de ~~poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé~~.		Point d’une fonction de valeur minimale, mais qui ne correspond pas au minimum global de la même fonction.

	~~Le modèle précédemment formé ne~~ se ~~trouve pas dans son mappage de sortie souhaité ou idéal, il est cependant coincé~~ dans un ~~mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''~~minimum local~~'''~~. ~~Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids~~ de ~~connexion (jogging~~ de ~~poids).~~		Note - Un réseau de neurones en cours d’entraînement se retrouve parfois piégé dans un minimum local. Souvent, le seul moyen pour y remédier est de reprendre l’entraînement avec de nouveaux paramètres aléatoires.

	~~Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''~~.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 26 :		Ligne 24 :

	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	~~[[Catégorie:Scotty2]]~~

Imeziani le 16 janvier 2021 à 16:08

2021-01-16T16:08:36Z

← Version précédente		Version du 16 janvier 2021 à 12:08
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
			[[Catégorie:Scotty2]]

Imeziani le 29 décembre 2020 à 12:41

2020-12-29T12:41:25Z

← Version précédente		Version du 29 décembre 2020 à 08:41
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, ~~mais~~ est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité ou idéal, il est cependant coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	~~[[Catégorie:Scotty2]]~~

Imeziani : Annulation des modifications 33316 de Sihem (discussion)

2020-12-29T12:35:47Z

Annulation des modifications 33316 de Sihem (discussion)

← Version précédente		Version du 29 décembre 2020 à 08:35
Ligne 2 :		Ligne 2 :
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage ~~idéal~~ de sortie ~~souhaitée~~, mais ~~reste~~ coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, mais est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.

Imeziani : Annulation des modifications 33950 de Sihem (discussion)

2020-12-29T12:34:42Z

Annulation des modifications 33950 de Sihem (discussion)

← Version précédente		Version du 29 décembre 2020 à 08:34
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, ~~c’est~~ un état dans lequel un réseau de neurones ~~d’apprentissage~~ entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles ~~d’entraînement~~ compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage idéal de sortie souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins ~~qu’idéal~~, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage idéal de sortie souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent ~~d’un~~ minimum local est souvent évoqué au ~~pluriel~~ : ''' minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.

	== Français ==		== Français ==

Imeziani : Annulation des modifications 33951 de Sihem (discussion)

2020-12-29T12:34:17Z

Annulation des modifications 33951 de Sihem (discussion)

← Version précédente		Version du 29 décembre 2020 à 08:34
Ligne 2 :		Ligne 2 :
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie ~~idéale~~ souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage idéal de sortie souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.

	== Français ==		== Français ==

Imeziani : Annulation des modifications 33955 de Sihem (discussion)

2020-12-29T12:32:48Z

Annulation des modifications 33955 de Sihem (discussion)

← Version précédente		Version du 29 décembre 2020 à 08:32
Ligne 2 :		Ligne 2 :
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage ~~idéal~~ de sortie souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie idéale souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.

Sihem le 12 décembre 2020 à 05:24

2020-12-12T05:24:15Z

← Version précédente		Version du 12 décembre 2020 à 01:24
Ligne 2 :		Ligne 2 :
	En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.		En ce qui concerne les réseaux de neurones, c’est un état dans lequel un réseau de neurones d’apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d’entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

	Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie ~~idéale~~ souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).		Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage idéal de sortie souhaitée, mais reste coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu’idéal, appelé ''' minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

	Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.		Le concept sous-jacent d’un minimum local est souvent évoqué au pluriel : ''' minima locaux'''.

Minimum local - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par « ==Sources== »

Pitpitt : Remplacement de texte — « masculin » par « »